論文の概要: Adversarial Multiscale Feature Learning for Overlapping Chromosome
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11847v2
- Date: Fri, 26 Mar 2021 05:44:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-26 07:46:56.890430
- Title: Adversarial Multiscale Feature Learning for Overlapping Chromosome
Segmentation
- Title（参考訳）: 重複染色体分節に対するadversarial multiscale feature learning
- Authors: Liye Mei, Yalan Yu, Yueyun Weng, Xiaopeng Guo, Yan Liu, Du Wang, Sheng
Liu, Fuling Zhou, and Cheng Lei
- Abstract要約: 染色体核型解析は疾患の診断と治療において非常に臨床的に重要である。
染色体のストリップ形状のため、画像化すると簡単に互いに重複します。
重なり合う染色体セグメンテーションの精度と適応性を向上させるために, 対角的マルチスケール特徴学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.180155406275231
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Chromosome karyotype analysis is of great clinical importance in the
diagnosis and treatment of diseases, especially for genetic diseases. Since
manual analysis is highly time and effort consuming, computer-assisted
automatic chromosome karyotype analysis based on images is routinely used to
improve the efficiency and accuracy of the analysis. Due to the strip shape of
the chromosomes, they easily get overlapped with each other when imaged,
significantly affecting the accuracy of the analysis afterward. Conventional
overlapping chromosome segmentation methods are usually based on manually
tagged features, hence, the performance of which is easily affected by the
quality, such as resolution and brightness, of the images. To address the
problem, in this paper, we present an adversarial multiscale feature learning
framework to improve the accuracy and adaptability of overlapping chromosome
segmentation. Specifically, we first adopt the nested U-shape network with
dense skip connections as the generator to explore the optimal representation
of the chromosome images by exploiting multiscale features. Then we use the
conditional generative adversarial network (cGAN) to generate images similar to
the original ones, the training stability of which is enhanced by applying the
least-square GAN objective. Finally, we employ Lovasz-Softmax to help the model
converge in a continuous optimization setting. Comparing with the established
algorithms, the performance of our framework is proven superior by using public
datasets in eight evaluation criteria, showing its great potential in
overlapping chromosome segmentation
- Abstract（参考訳）: 染色体核型解析は、特に遺伝疾患の診断と治療において非常に臨床的に重要である。
手動解析は非常に時間と労力がかかり、画像に基づくコンピュータ支援自動染色体型解析は、解析の効率と精度を向上させるために日常的に使用される。
染色体の細長い形状のため、画像化時に互いに重なり合いやすく、その後の解析の精度に大きな影響を与えている。
従来の重複染色体分割法は通常手動でタグ付けされた特徴に基づいており、その性能は画像の解像度や明るさなどの品質に容易に影響を受ける。
そこで本研究では,重複染色体分割の精度と適応性を向上させるために,逆向きのマルチスケール特徴学習フレームワークを提案する。
具体的には、まず高密度スキップ接続を有するネスト型U字型ネットワークを用いて、マルチスケールの特徴を利用して染色体画像の最適な表現を探索する。
次に、条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)を用いて、元のものと類似した画像を生成し、最小二乗 GAN 目標を適用してトレーニング安定性を向上させる。
最後に、モデルの連続的な最適化設定の収束を支援するためにLovasz-Softmaxを用いる。
確立されたアルゴリズムと比較して,8つの評価基準で公開データセットを用いて,染色体分割の重なり合う可能性を示した。
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